DEVELOPMENT OF AN OPEN-SOURCE OBJECT FLIGHT SPEED MEASURING SETUP FOR INDOOR MEASUREMENTS

Year 2021, Volume: 1 Issue: 31, 42 - 50, 31.10.2021

Alper Turan Oğuzhan Karasu , Erturan Yetişkin Mert Hatipoğlu Nabia Khalid Fatih Akkoyun

https://doi.org/10.47118/somatbd.952881

Cited By: 1

Abstract

Uçuş süresi ölçümü, iç mekân nesne uçuş hızı ölçümü uygulamaları için önemli bir prosedürdür. Askeri veya atış sporlarında ki gibi hızlı hareket eden nesneleri ölçmek çok zordur. Günümüzde, uygun maliyetli bir çözüm kullanarak yüksek hızlı nesneleri ölçmek için bir koşul vardır. Hız algılama işlemi, uçuşun başlangıcından sonuna kadar iki referans noktası gerektirir. Bu iki nokta ve zaman parametreleri arasındaki fark, hızın hesaplanmasını sağlar. Uçuş sırasında hız algılama uygulamaları çoğunlukla fırlatıcı tarafından bir nesne fırlatılır ve ölçümler doğrusal bir yatay ölçüm hattında yapılır. Bu hattın kutupları bu iki noktayı ifade eder. Kızılötesi (IR) sensörler, iç mekân hız ölçümü için hızlı kameralar gibi ışık tabanlı çözümler bulunmaktadır. Bununla birlikte, sensörlere veya hızlı kameralara dayalı ticari çözümler pahalı seçeneklerdir ve bu çözümler, düşük bütçeli araştırma tesisleri ve laboratuvarlar için kolayca karşılanamaz. Bu çalışmada, iç mekan ölçümleri için bir nesne uçuş hızı algılama düzeneği gösterilmektedir. Sonuçlar, uçuş hızını düşük maliyetli ve yüksek doğrulukla hesaplamak için iki IR sensörlü bir mikro denetleyici (MCU) kullanmanın mümkün olduğunu göstermektedir.

Keywords

Uçuş süresi, iç mekan hız ölçümü, microcontroller, IR sensor

İÇ ORTAM ÖLÇÜMLERİ İÇİN AÇIK KAYNAKLI NESNE UÇUŞ HIZI ÖLÇÜM DÜZENEĞİ GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Time of flight measurement is an important procedure for indoor object flight speed measurement applications. Measuring a fast-moving object is very difficult such as military and sport shooting. Today, there is a requirement for measuring high-speed objects using a cost-effective solution. The speed detection processing requires two referencing points from flight start to end. The difference between these two points and time parameters leads to calculating speed. In-flight speed detection applications mostly an object is thrown by a launcher and measurements are conducted in a linear horizontal measurement line. The terminals of this line are refer to these two points. There are light-based solutions such as infra-red (IR) sensors, fast cameras for indoor speed measurement. However, commercial solutions based on sensors or fast cameras are expensive options and these solutions are not easily affordable for research facilities and laboratories with low-budget. In this study, an object flight speed detection setup is demonstrated for indoor measurements. The results show that is possible to use a microcontroller (MCU) with two IR sensor for calculating the flight speed with low-cost and high accuracy.

Keywords

Time of flight, indoor speed measurement, microcontroller, IR sensor.

References

• Baird, E., Srinivasan, M. V., Zhang, S., & Cowling, A. (2005). Visual control of flight speed in honeybees. Journal of Experimental Biology, 208(20), 3895–3905. https://doi.org/10.1242/jeb.01818
• Chen, Y.-L., Wu, B.-F., Huang, H.-Y., & Fan, C.-J. (2011). A Real-Time Vision System for Nighttime Vehicle Detection and Traffic Surveillance. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 58(5), 2030–2044. https://doi.org/10.1109/TIE.2010.2055771
• Cho, C., Kim, J., Kim, J., Lee, S. J., & Kim, K. J. (2016). Detecting for high speed flying object using image processing on target place.
• Cluster Computing, 19(1), 285–292. https://doi.org/10.1007/s10586-015-0525-x
• Gerschuni, M., & Pardo, A. (2013). Bus Detection for Intelligent Transport Systems Using Computer Vision (pp. 59–66). https://doi.org/10.1007/978-3-642-41827-3_8
• Ishii, M., Isokawa, H., Miyazaki, T., & Sakaue, H. (2017, January 9). Surface State Measurement of a Free-Flight Object by Motion- Capturing Method. 55th AIAA Aerospace Sciences Meeting. https://doi.org/10.2514/6.2017-0943
• Jezeršek, M. (2009). High-speed measurement of foot shape based on multiple-laser-plane triangulation. Optical Engineering, 48(11), 113604. https://doi.org/10.1117/1.3265522
• Mao, X., Inoue, D., Kato, S., & Kagami, M. (2012). Amplitude-Modulated Laser Radar for Range and Speed Measurement in Car Applications. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 13(1), 408–413. https://doi.org/10.1109/TITS.2011.2162627
• Shrivastava, N., Madhow, R. M. U., & Suri, S. (2006). Target tracking with binary proximity sensors. Proceedings of the 4th International Conference on Embedded Networked Sensor Systems - SenSys ’06, 251. https://doi.org/10.1145/1182807.1182833
• Sozen, A., Gucluer, S., & Kilinc, C. (2019). The heat transfer enhancement of concurrent flow and counter current flow concentric tube heat exchangers by using hexagonal boron nitride/water nanofluid. Thermal Science, 23(6 Part B), 3917–3928. https://doi.org/10.2298/TSCI180213283S
• Wooyoung Kim, Mechitov, K., Jeung-Yoon Choi, & Soo Ham. (2005). On target tracking with binary proximity sensors. IPSN 2005. Fourth International Symposium on Information Processing in Sensor Networks, 2005., 301–308. https://doi.org/10.1109/IPSN.2005.1440939
• Xia, L., Chen, C.-C., & Aggarwal, J. K. (2011). Human detection using depth information by Kinect. CVPR 2011 WORKSHOPS, 15–22. https://doi.org/10.1109/CVPRW.2011.5981811